studioglobal
熱門探索內容
報告已發布9 個來源

GPT-5.5 vs DeepSeek V4：Benchmark、Coding、Agentic Tasks 與價格比較

目前沒有足夠證據說 GPT 5.5 或 DeepSeek V4 全面勝出：BenchLM 顯示 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 平均分 72.2 對 58.6 領先，但 GPT 5.5 在 agentic tasks 81.8 對 55.4 領先；最大 caveat 是各來源比較的 DeepSeek V4 版本不同 [13]。 VentureBeat 比較的是 DeepSeek V4 Pro Max；在該表中，GPT 5.5 於 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、Terminal Bench 2.0 與 SWE Bench Pro / SWE Pro 都高於 D...

使用 Studio Global AI 搜尋並查證事實探索更多內容
18K0
GPT-5.5 與 DeepSeek V4 基準測試、coding、agent 任務與價格比較的抽象科技視覺
GPT-5.5 vs DeepSeek V4：基準測試、Coding、Agentic Tasks 與價格比較AI 生成的示意圖，用於呈現 GPT-5.5 與 DeepSeek V4 在基準測試與成本上的對照。
AI 提示詞

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs DeepSeek V4：基準測試、Coding、Agentic Tasks 與價格比較. Article summary: 目前沒有足夠證據說 GPT 5.5 或 DeepSeek V4 全面勝出：BenchLM 顯示 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 以 72.2 對 58.6 領先，GPT 5.5 在 agentic tasks 以 81.8 對 55.4 領先；結論取決於版本與任務 [13]。. Topic tags: ai, openai, deepseek, benchmarks, coding. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "The image displays a comparison chart showing that GPT-5.5 outperforms DeepSeek V4 across various coding agentic benchmarks, with GPT-5.5 winning in most categories except for Deep" Reference image 2: visual subject "The image displays a comparison chart highlighting the capabilities and upcoming features of DeepSeek V4, Claude 4.5, and GPT-5.2 AI models, including benchmark scores, ability to" Style: premium digital editorial illustration, source-backed res

openai.com

直接問 GPT-5.5 和 DeepSeek V4 誰比較強，容易得到錯誤答案。公開資料其實不是在比較同一個模型設定：BenchLM 比的是 DeepSeek V4 Flash High，VentureBeat 使用 DeepSeek-V4-Pro-Max，Artificial Analysis 則比較 DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort 與 GPT-5.5 xhigh [4][13][16]。

因此，最可靠的讀法不是宣布單一冠軍，而是把每個分數綁回版本、推理設定、任務類型與價格。對工程團隊來說，這比總排行榜更有用。

先看結論：不是誰全面勝出，而是誰適合哪種任務

目前最清楚的直接對照來自 BenchLM：DeepSeek V4 Flash High 在 coding 類別平均分為 72.2，GPT-5.5 為 58.6；同一比較中，GPT-5.5 在 agentic tasks 平均分為 81.8，DeepSeek V4 Flash High 為 55.4 [13]。

另一組資料來自 VentureBeat，但它比較的是 DeepSeek-V4-Pro-Max。該表列出 GPT-5.5 在 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、Terminal-Bench 2.0 與 SWE-Bench Pro / SWE Pro 的分數都高於 DeepSeek-V4-Pro-Max [16]。

這兩組結果不能直接合併成一個總排名。更合理的判斷是：如果任務偏 coding throughput，DeepSeek V4 Flash High 值得先測；如果任務偏 agentic workflow、終端操作或較複雜的軟體工程基準，GPT-5.5 目前有較多公開分數支持 [13][16]。

DeepSeek V4 的版本名稱會改變結論

DeepSeek V4 不是單一設定。DataCamp 將 DeepSeek V4 描述為 V4-Pro 與 V4-Flash 兩個 preview models，並稱 V4-Pro 具備 1-million-token context window 與 1.6 trillion total parameters [5]。但第三方比較頁使用的名稱更多，包括 DeepSeek V4 Flash High、DeepSeek-V4-Pro-Max、DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort [4][13][16]。

這一點很重要：DeepSeek V4 Flash High 的 coding 平均分，不能自動代表 V4-Pro-Max；V4-Pro-Max 在 VentureBeat 表中的 Terminal-Bench 2.0 分數，也不能直接否定 BenchLM 對 Flash High 的 coding 結果 [13][16]。

來源比較版本最有用的資訊主要 caveat
BenchLMDeepSeek V4 Flash High vs GPT-5.5DeepSeek V4 Flash High 在 coding 平均分領先；GPT-5.5 在 agentic tasks 領先 [13]不能直接外推到 V4-Pro-Max
VentureBeatDeepSeek-V4-Pro-Max vs GPT-5.5GPT-5.5 在 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、Terminal-Bench 2.0、SWE-Bench Pro / SWE Pro 較高 [16]比較對象不是 Flash High
Artificial AnalysisDeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort vs GPT-5.5 xhighDeepSeek context window 為 1000k tokens，GPT-5.5 xhigh 為 922k tokens；GPT-5.5 xhigh 支援 image input，而該 DeepSeek 設定不支援 [4]功能比較不等於所有 benchmark 勝負
DataCampDeepSeek V4-Pro 與 V4-Flash描述 V4-Pro 的 1-million-token context window 與 1.6 trillion total parameters [5]不是所有第三方測試都使用相同名稱或設定

Benchmark 對照：公開數字怎麼讀

測試面向GPT-5.5DeepSeek V4 版本與分數目前讀法
Coding 平均分58.6DeepSeek V4 Flash High：72.2BenchLM 的 coding 對照中，DeepSeek V4 Flash High 領先 [13]
Agentic tasks 平均分81.8DeepSeek V4 Flash High：55.4BenchLM 的 agentic tasks 對照中，GPT-5.5 領先 [13]
GPQA Diamond93.6%DeepSeek-V4-Pro-Max：90.1%VentureBeat 對照中，GPT-5.5 較高 [16]
Humanity’s Last Exam，no tools41.4%DeepSeek-V4-Pro-Max：37.7%VentureBeat 對照中，GPT-5.5 較高 [16]
Humanity’s Last Exam，with tools52.2%DeepSeek-V4-Pro-Max：48.2%VentureBeat 對照中，GPT-5.5 較高 [16]
Terminal-Bench 2.082.7%DeepSeek-V4-Pro-Max：67.9%VentureBeat 對照中，GPT-5.5 領先；但 BenchLM 又指出 Terminal-Bench 2.0 是 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 類別拉開差距的子測試，顯示版本與方法差異很關鍵 [13][16]
SWE-Bench Pro / SWE Pro58.6%DeepSeek-V4-Pro-Max：55.4%VentureBeat 對照中，GPT-5.5 小幅領先 [16]
SWE-bench Verified88.7%DeepSeek V4-Pro：80.6%O-mega 的第三方 guide 列出 GPT-5.5 領先 [14]

這張表的重點不是把所有數字平均，而是看任務類型。BenchLM 的 coding 類別偏向 DeepSeek V4 Flash High；同一來源的 agentic tasks 偏向 GPT-5.5；VentureBeat 對 DeepSeek-V4-Pro-Max 的多項推理與軟體工程對照則偏向 GPT-5.5 [13][16]。

Coding：DeepSeek V4 Flash High 有明確強點，但不是所有工程測試都領先

DeepSeek V4 最有利的公開數據，是 BenchLM 的 coding 類別。該比較列出 DeepSeek V4 Flash High 平均分 72.2，GPT-5.5 為 58.6，並指出 Terminal-Bench 2.0 是該類別中拉開差距最大的子測試 [13]。

但其他來源呈現不同角度。VentureBeat 的 DeepSeek-V4-Pro-Max 對照表顯示，GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 以 82.7% 對 67.9% 領先，在 SWE-Bench Pro / SWE Pro 也以 58.6% 對 55.4% 領先 [16]。O-mega 的第三方 guide 也列出 GPT-5.5 在 SWE-bench Verified 以 88.7% 對 DeepSeek V4-Pro 的 80.6% 領先 [14]。

實務判斷應該更細：如果你的內部任務接近 BenchLM coding 類別，DeepSeek V4 Flash High 應納入候選；如果你的 coding agent 需要更接近終端操作或完整軟體工程流程的能力，GPT-5.5 目前有 VentureBeat 與 O-mega 的公開對照支持 [13][14][16]。

Agentic tasks：GPT-5.5 的公開證據更集中

BenchLM 在同一個 DeepSeek V4 Flash High vs GPT-5.5 比較中，列出 GPT-5.5 的 agentic tasks 平均分為 81.8，DeepSeek V4 Flash High 為 55.4，並指出 BrowseComp 是拉開差距最大的子測試 [13]。

OpenAI 的 API 文件也建議，複雜推理與 coding 可從 gpt-5.5 開始選用，較低延遲、較低成本工作負載則可選 gpt-5.4-mini 或 gpt-5.4-nano [24]。OpenAI 的 GPT-5.5 system card 則將其描述為面向複雜真實工作，包括寫程式、線上研究與資訊分析 [30]。

官方定位不等於獨立 benchmark 勝負。不過，它與 BenchLM 的 agentic tasks 結果方向一致：如果你的工作負載偏多步推理、線上研究或 agentic benchmark 類型，GPT-5.5 應該優先進入內部測試 [13][24][30]。

長上下文與多模態：不要只看總分

如果任務瓶頸是上下文長度，DeepSeek V4 Pro 也值得單獨評估。DataCamp 描述 V4-Pro 具備 1-million-token context window；Artificial Analysis 則列出 DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort 的 context window 為 1000k tokens，GPT-5.5 xhigh 為 922k tokens [4][5]。

但功能差異不只上下文。Artificial Analysis 同頁指出，GPT-5.5 xhigh 支援 image input，而 DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort 不支援 [4]。如果你的產品需要圖像輸入、長文件分析或兩者同時存在，這些能力要獨立測試，不能只靠 coding 或 agentic 平均分決策。

價格：DeepSeek V4 Flash 很便宜，但 V4 Pro input 價格有出入

價格是 DeepSeek V4 最醒目的商業優勢之一。TechCrunch 與 Yahoo/Decrypt 都報導 DeepSeek V4 Flash 價格為每百萬 input tokens $0.14、每百萬 output tokens $0.28 [1][2]。Yahoo/Decrypt 另報導 GPT-5.5 價格為每百萬 input tokens $5、output tokens $30，GPT-5.5 Pro 為每百萬 input tokens $30、output tokens $180 [2]。

模型 / 版本報導 input 價格報導 output 價格備註
DeepSeek V4 Flash$0.14 / 1M tokens$0.28 / 1M tokensTechCrunch 與 Yahoo/Decrypt 報導一致 [1][2]
DeepSeek V4 ProTechCrunch：$0.145 / 1M tokens；Yahoo/Decrypt：$1.74 / 1M tokens$3.48 / 1M tokens兩個來源的 input 價格不同，output 價格一致 [1][2]
GPT-5.5$5 / 1M tokens$30 / 1M tokensYahoo/Decrypt 報導價格 [2]
GPT-5.5 Pro$30 / 1M tokens$180 / 1M tokensYahoo/Decrypt 報導價格 [2]

如果你的產品每天消耗大量 tokens，DeepSeek V4 Flash 的報導價格會顯著影響成本模型 [1][2]。但正式採購前至少要複核兩點：第一，DeepSeek V4 Pro 的 input 價格在 TechCrunch 與 Yahoo/Decrypt 間不一致；第二，本文可引用的 GPT-5.5 價格來自媒體報導，而不是這裡引用的 OpenAI API 文件片段 [1][2][24]。

選型建議：按工作負載，而不是按品牌

優先測 GPT-5.5，如果你的重點是 agentic workflow。 BenchLM 的 agentic tasks 平均分明顯偏向 GPT-5.5，OpenAI 文件也將 gpt-5.5 放在複雜推理與 coding 的建議起點 [13][24]。

優先測 GPT-5.5，如果你的任務接近終端操作或高難度軟體工程。 VentureBeat 列出 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 與 SWE-Bench Pro / SWE Pro 高於 DeepSeek-V4-Pro-Max；O-mega 也列出 GPT-5.5 在 SWE-bench Verified 高於 DeepSeek V4-Pro [14][16]。

優先測 DeepSeek V4 Flash High，如果你的核心需求是低成本 coding throughput。 BenchLM 的 coding 平均分支持 DeepSeek V4 Flash High，且 DeepSeek V4 Flash 的報導單價遠低於本文可引用的 GPT-5.5 媒體報導價 [1][2][13]。

把 DeepSeek V4 Pro 放進長上下文評估，如果 context window 是瓶頸。 DataCamp 描述 V4-Pro 具備 1-million-token context window，Artificial Analysis 也列出 DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort 的 context window 為 1000k tokens，略高於 GPT-5.5 xhigh 的 922k tokens [4][5]。

證據限制：公開 benchmark 只能決定先測誰

目前證據有三個主要限制。

第一，來源使用的 DeepSeek V4 名稱不一致，包括 V4-Flash、V4 Flash High、V4-Pro、V4-Pro-Max 與 V4 Pro Reasoning, Max Effort [4][5][13][16]。

第二，Terminal-Bench 2.0 的方向在不同來源中不能直接合併：BenchLM 指出 Terminal-Bench 2.0 是 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 類別拉開差距的子測試；VentureBeat 則列出 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 高於 DeepSeek-V4-Pro-Max [13][16]。

第三，價格資料仍需複核，尤其是 DeepSeek V4 Pro input 價格在 TechCrunch 與 Yahoo/Decrypt 間不同 [1][2]。

最穩妥的生產決策，是用自己的 prompts、資料、工具調用流程、延遲要求與 token 成本做 A/B eval。公開 benchmark 可以幫你縮小候選名單，但不應取代內部評測。

最終判斷

截至這批可引用資料，沒有足夠證據說 GPT-5.5 或 DeepSeek V4 全面勝出。DeepSeek V4 Flash High 在 BenchLM 的 coding 平均分領先，GPT-5.5 在同一來源的 agentic tasks 領先；VentureBeat 的 DeepSeek-V4-Pro-Max 對照則在多項推理、終端與軟體工程基準上偏向 GPT-5.5 [13][16]。

如果你正在做模型選型，最實用的結論是：agentic workflows、線上研究與終端型任務先測 GPT-5.5；低成本、大量 coding pipeline 先測 DeepSeek V4 Flash High；長上下文需求則把 DeepSeek V4 Pro 與 GPT-5.5 xhigh 分開實測 [1][2][4][13][16][24][30]。

Studio Global AI

Search, cite, and publish your own answer

Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.

使用 Studio Global AI 搜尋並查證事實

重點整理

  • 目前沒有足夠證據說 GPT 5.5 或 DeepSeek V4 全面勝出：BenchLM 顯示 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 平均分 72.2 對 58.6 領先，但 GPT 5.5 在 agentic tasks 81.8 對 55.4 領先；最大 caveat 是各來源比較的 DeepSeek V4 版本不同 [13]。
  • VentureBeat 比較的是 DeepSeek V4 Pro Max；在該表中，GPT 5.5 於 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、Terminal Bench 2.0 與 SWE Bench Pro / SWE Pro 都高於 DeepSeek V4 Pro Max [16]。
  • 價格上，DeepSeek V4 Flash 的報導價為每百萬 token $0.14 input / $0.28 output，低於 GPT 5.5 的媒體報導價 $5 input / $30 output；但 V4 Pro input 價格在來源間不一致，正式部署前需複核 [1][2]。

大家也會問

「GPT-5.5 vs DeepSeek V4：Benchmark、Coding、Agentic Tasks 與價格比較」的簡短答案是什麼？

目前沒有足夠證據說 GPT 5.5 或 DeepSeek V4 全面勝出：BenchLM 顯示 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 平均分 72.2 對 58.6 領先，但 GPT 5.5 在 agentic tasks 81.8 對 55.4 領先；最大 caveat 是各來源比較的 DeepSeek V4 版本不同 [13]。

最值得優先驗證的重點是什麼？

目前沒有足夠證據說 GPT 5.5 或 DeepSeek V4 全面勝出：BenchLM 顯示 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 平均分 72.2 對 58.6 領先，但 GPT 5.5 在 agentic tasks 81.8 對 55.4 領先；最大 caveat 是各來源比較的 DeepSeek V4 版本不同 [13]。 VentureBeat 比較的是 DeepSeek V4 Pro Max；在該表中，GPT 5.5 於 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、Terminal Bench 2.0 與 SWE Bench Pro / SWE Pro 都高於 DeepSeek V4 Pro Max [16]。

接下來在實務上該怎麼做？

價格上，DeepSeek V4 Flash 的報導價為每百萬 token $0.14 input / $0.28 output，低於 GPT 5.5 的媒體報導價 $5 input / $30 output；但 V4 Pro input 價格在來源間不一致，正式部署前需複核 [1][2]。

下一步適合探索哪個相關主題？

繼續閱讀「Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 基準比較：2026 年誰最值得信？」，從另一個角度查看更多引用來源。

開啟相關頁面

我應該拿這個和什麼比較？

將這個答案與「DeepSeek V4 工程解析：1M 上下文、MoE 與 API 遷移重點」交叉比對。

開啟相關頁面

繼續深入研究

Comparativa de benchmarks 2026 entre Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 y Kimi K2.6

Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 基準比較：2026 年誰最值得信？

Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6：2026 基準測試與決策結論

DeepSeek V4 工程架构示意图，包含 1M 上下文、MoE 专家路由和 API 服务化元素

DeepSeek V4 工程解析：1M 上下文、MoE 與 API 遷移重點

DeepSeek V4 工程解析：1M 上下文、MoE 與 API 遷移重點

木材市場與需求彈性概念的編輯插圖

Northwest vs. Southeast Timber 彈性題解：為什麼是 larger; larger

Northwest 與 Southeast Timber：替代性越高，為什麼答案是 larger; larger？

抽象 AI 晶片與多個聊天機器人平台競爭的示意圖，象徵 DeepSeek 挑戰 OpenAI、Claude、Gemini 與 Grok

DeepSeek 會擊敗 OpenAI、Claude、Gemini、Grok 嗎？關鍵不是榜單，而是成本與信任

DeepSeek 會擊敗 OpenAI、Claude、Gemini、Grok 嗎？關鍵不是榜單，而是成本與信任

研究對話

你

研究問題

研究並向我展示 GPT-5.5 與 DeepSeek V4 的基準測試比較。

Studio Global AI39 個來源

附引用的答案

現有證據只足以做「有限比較」：GPT-5.5 是 OpenAI API 文件中列出的模型，官方建議用於複雜推理與程式設計工作負載 [1]；DeepSeek V4 的直接基準證據主要來自第三方比較頁，顯示 DeepSeek V4 Flash High 在程式設計類平均分領先 GPT-5.5，而 GPT-5.5 在 agentic tasks 類別領先 [5]。由於缺少 DeepSeek 官方基準、完整分項分數與一致版本定義，整體結論應視為初步比較；Insufficient evidence.

Key findings

  • 程式設計基準：DeepSeek V4 Flash High 領先 GPT-5.5。 可用證據顯示，DeepSeek V4 Flash High 在 coding 類別平均分為 72.2，GPT-5.5 為 58.6；該比較指出 Terminal-Bench 2.0 是拉開差距最大的子測試 [5]。

  • Agentic tasks：GPT-5.5 領先 DeepSeek V4 Flash High。 同一第三方比較指出，GPT-5.5 在 agentic tasks 類別相對 DeepSeek V4 Flash High 佔優，但可用片段未提供具體分數 [5]。

  • 官方定位：GPT-5.5 被 OpenAI 推薦用於複雜推理與程式設計。 OpenAI API 模型文件寫明，複雜推理與 coding 可從 gpt-5.5 開始選用，而較低延遲、較低成本工作負載可選 gpt-5.4-mini 或 gpt-5.4-nano [1]。

  • 價格比較：DeepSeek V4 系列被多個報導描述為顯著更便宜。 可用證據稱 DeepSeek V4 Flash 的價格為每百萬輸入 token $0.14、每百萬輸出 token $0.28，且低於 GPT-5.4 Nano、Gemini 3.1 Flash、GPT-5.4 Mini 與 Claude Haiku 4.5 [4]。

  • GPT-5.5 價格資料來自媒體報導而非官方證據。 可用報導稱 GPT-5.5 價格為每百萬輸入 token $5、每百萬輸出 token $30，GPT-5.5 Pro 為每百萬輸入 token $30、每百萬輸出 token $180 [6]。

  • DeepSeek V4 Preview / Pro 的價格優勢說法不完全一致。 一項報導稱 DeepSeek V4 Preview 約比 GPT-5.5 便宜 85% [7]；另一項報導標題稱 DeepSeek V4 Pro 版本比 GPT-5.5 Pro 便宜 98% [6]。

Benchmark comparison

面向GPT-5.5DeepSeek V4目前可支持的結論
Coding 平均分58.672.2，版本為 DeepSeek V4 Flash HighDeepSeek V4 Flash High 在可用 coding 比較中領先 [5]
Terminal-Bench 2.0未提供具體分數未提供具體分數該子測試被描述為造成 coding 差距最大的 benchmark，但缺少分項分數 [5]
Agentic tasks領先落後於 GPT-5.5GPT-5.5 在 agentic tasks 類別佔優，但缺少具體分數 [5]
複雜推理 / coding 官方定位官方建議用於複雜推理與 coding缺少 DeepSeek 官方定位證據GPT-5.5 的官方定位較明確 [1]
價格 / 成本媒體報導稱 GPT-5.5 為 $5 input / $30 output 每百萬 token；Pro 為 $30 input / $180 output 每百萬 token報導稱 V4 Flash 為 $0.14 input / $0.28 output 每百萬 tokenDeepSeek V4 系列在可用報導中明顯更便宜，但價格證據不是完整官方對照 [4][6]

Evidence notes

  • 目前最直接的「基準測試」證據只有 DeepSeek V4 Flash High vs GPT-5.5 的第三方比較片段，且只明確給出 coding 類別平均分 72.2 vs 58.6 [5]。

  • GPT-5.5 的存在與官方用途定位有 OpenAI API 文件支持，因此這部分證據較強 [1]。

  • DeepSeek V4 的價格與相對成本優勢主要來自媒體報導與第三方文章，而不是 DeepSeek 官方價格表或完整 benchmark paper；因此價格比較可信度低於官方文件 [4][6][7][8]。

  • 可用資料混用了 DeepSeek V4、V4 Flash High、V4 Preview、V4 Pro 等名稱，這些可能不是同一模型或同一推理設定；因此不能把 V4 Flash High 的 coding 分數直接等同於所有 DeepSeek V4 版本的表現 [4][5][6][7][8]。

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence. 可用證據沒有提供完整 benchmark 套件、測試方法、樣本數、溫度設定、工具使用設定、上下文長度、成本歸一化方式或統計顯著性 [5]。

  • Insufficient evidence. 可用證據沒有 DeepSeek 官方 benchmark、OpenAI 官方 GPT-5.5 benchmark 對照表，或獨立機構的完整可重現評測 [1][5]。

  • Insufficient evidence. 目前無法可靠比較數學、長上下文、知識問答、多模態、安全性、幻覺率、工具調用可靠性與延遲，因為可用證據未提供這些維度的完整數據 [1][5]。

Summary

  • 若只看目前可用的 coding benchmark 片段，DeepSeek V4 Flash High 以 72.2 對 58.6 領先 GPT-5.5 [5]。

  • 若看 agentic tasks，GPT-5.5 被第三方比較列為領先者，但缺少分數細節 [5]。

  • 若看官方用途定位，GPT-5.5 有較清楚的官方支持，OpenAI 建議其用於複雜推理與 coding [1]。

  • 若看價格，DeepSeek V4 系列在可用報導中顯著更便宜，但相關價格多來自媒體與第三方來源，不足以構成完整官方成本比較 [4][6][7]。

來源

  • [1] DeepSeek previews new AI model that 'closes the gap' with frontier ...techcrunch.com

    San Francisco, CA October 13-15, 2026 REGISTER NOW Notably, DeepSeek V4 is much more affordable than any frontier model available today. The smaller V4 Flash model costs $0.14 per million input tokens and $0.28 per million output tokens, undercutting GPT-5....

  • [2] DeepSeek V4 Is Here—Its Pro Version Costs 98% Less Than GPT 5.5 Protech.yahoo.com

    And this ended up with Deepseek being able to offer a much cheaper price per token than its competitors, while providing comparable results. To put that in dollar terms: GPT-5.5 launched yesterday at $5 input and $30 output per million tokens with GPT-5.5 P...

  • [4] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) vs GPT-5.5 (xhigh)artificialanalysis.ai

    Model Comparison Metric DeepSeek logoDeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) OpenAI logoGPT-5.5 (xhigh) Analysis --- --- Creator DeepSeek OpenAI Context Window 1000k tokens ( 1500 A4 pages of size 12 Arial font) 922k tokens ( 1383 A4 pages of size 12 Arial...

  • [5] DeepSeek V4: Features, Benchmarks, and Comparisons - DataCampdatacamp.com

    DeepSeek V4: Features, Benchmarks, and Comparisons Discover DeepSeek V4 features, pricing, and 1M context efficiency. We compare V4 Pro and Flash benchmarks against frontier models like GPT-5.5 and Opus 4.7. Apr 23, 2026 · 7 min read After months of rumors...

  • [13] DeepSeek V4 Flash (High) vs GPT-5.5: AI Benchmark Comparison 2026 | BenchLM.aibenchlm.ai

    DeepSeek V4 Flash (High) has the edge for coding in this comparison, averaging 72.2 versus 58.6. Inside this category, Terminal-Bench 2.0 is the benchmark that creates the most daylight between them. Which is better for agentic tasks, DeepSeek V4 Flash (Hig...

  • [14] DeepSeek V4 Preview: The Complete 2026 Guide - o-mega | AIo-mega.ai

    6. Head-to-Head: DeepSeek V4 vs GPT-5.5 The comparison between DeepSeek V4-Pro and GPT-5.5 is the headline matchup, and the nuances matter more than the top-line numbers suggest. GPT-5.5 holds clear advantages in certain areas, DeepSeek V4-Pro leads in othe...

  • [16] DeepSeek-V4 arrives with near state-of-the-art intelligence at 1/6th ...venturebeat.com

    On Terminal-Bench 2.0, DeepSeek scores 67.9%, close to Claude Opus 4.7’s 69.4%, but far behind GPT-5.5’s 82.7%. --- --- --- Benchmark DeepSeek-V4-Pro-Max GPT-5.5 GPT-5.5 Pro, where shown Claude Opus 4.7 Best result among these GPQA Diamond 90.1% 93.6% — 94....

  • [24] Models | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    Start with gpt-5.5 for complex reasoning and coding, or choose gpt-5.4-mini and gpt-5.4-nano for lower-latency, lower-cost workloads. View all. Compare models. 4 hours ago

  • [30] GPT-5.5 System Card - OpenAIopenai.com

    GPT‑5.5 is a new model designed for complex, real-world work, including writing code, researching online, analyzing information, ... 2 days ago